The Annotated S4 (한국어)

Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces

Albert Gu, Karan Goel, and Christopher Ré.

Sasha RushSidd Karamcheti 의 블로그와 라이브러리 by , v3

Structured State Space for Sequence Modeling (S4) 아키텍쳐는 시각, 언어 및 오디오에서 매우 긴 시퀀스 모델링 작업에 대한 새로운 접근방식으로, 수만 단계에 걸친 의존성을 담을 수 있는 성능을 보여줍니다. 특히 인상적인 것은 Long Range Arena 벤치마크에서의 결과로 최대 16,000+ 이상의 요소에 대한 시퀀스에서 높은 정확도로 추론할 수 있는 능력을 보여줍니다.

이 논문은 트랜스포머(Transformer)에서 벗어나 중요한 문제 영역에 대해 매우 다른 접근 방식을 취하고 있어 상쾌합니다. 그러나, 여러 동료들이 모델에 대한 직관을 얻기 어렵다고 사적으로 지적한 바 있습니다. 이 블로그 게시물은 직관을 얻기 위한 첫 단계로, 구체적인 코드 구현과 S4 논문의 설명을 연결합니다 (the annotated Transformer 스타일). 코드와 문해력 있는 설명이 모델을 디테일하게 이해하는데 도움이 되기를 바랍니다. 이 블로그를 다 읽으면 효율적인 작동 버전의 S4 를 갖게 될 것이며, 이는 훈련 시 CNN 으로 작동할 수 있고, 테스트 시에는 효율적인 RNN으로 전환할 수 있습니다. 결과를 미리 보면, 표준 GPU 에서 픽셀로부터 이미지를 생성하고 오디오 파형으로부터 직접 소리를 생성할 수 있습니다.

Table of Contents